混合诊断建模与故障检测率和隔离率算法解析

针对混合诊断建模中故障“有时影响”功能以及故障和功能可靠性数据冲突情况下的故障检测率和故障隔离率计算问题,研究了混合诊断建模与推理规则以及故障和功能可靠性数据冲突处理方法,通过分解故障并扩展故障－测试相关矩阵定义,将故障与功能间不确定性关联转化为确定性关联,归纳了故障和功能可靠性数据冲突处理计算公式,提出了基于扩展故障-测试相关矩阵和分别采用故障模式均分法、故障模式优先法、功能优先法的故障检测率和故障隔离率算法,给出了计算示例,并与eXpress软件运行结果相对照,验证了所提算法的正确性,深化了对eXpress软件功能原理的认识。     

基于改进提升小波变换SPIHT的图像压缩算法

通过对提升小波变换的SPIHT算法进行改进和优化,提出了一种适用于无线多媒体传感器网络(WMSNs)的简单、高效、节能的有损图像压缩算法;该算法采用只包含加法和移位操作的整数小波提升算法,使得小波分解的计算量减半,大大提高了变换速度;采用量化截断的预处理技术,省去大量不重要高频系数的量化编码,解决了提升变换后SPIHT算法编码效率低的问题;去除了最外层高频系数的分解和编码,有效地减少了变换和编码的能耗;理论分析和仿真结果均表明,在保证一定重建图像质量的前提下,该算法大大降低了图像压缩能耗,提高了算法的压缩效率和执行效率,非常适合于资源受限的WMSNs中的图像压缩。     

基于信号触发的电气线路漏电故障检测系统

低压电气线路漏电故障发掘电路是当电气网络中发生漏电故障时,通过对漏电触发信号进行检测,从而对故障位置进行定位,并切断电气线路电源的装置,确保了供电网络的安全性以及可靠性;在对目前低压电气线路漏电保护系统研究的基础上,提出了以STC15F2K60S2单片机为控制核心, 选定的测试模拟触发信号漏电流,不小于电气线路和设备的正常泄漏电流的最大值的2倍;漏电故障测试信号的灵敏度,优先考虑30 mA,当额定漏电动作电流等于或小于30 mA时要求保护动作时间小于0.1 s,当额定漏电动作电流大于30 mA时要求小于0.2 s;该装置是传统漏电保护装置的补充, 根据间接漏电检测与直接漏电检测结果与实际的漏电位置距离对比,误差在10%以内,满足实际需要,改善了低压电气线路漏电保护系统的保护性能。     

基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法

为了改进具有复杂纹理织物的疵点检测效果,提出了一种基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法,采用各自优化的自适应小波基实现对不同层织物图像的分解变换。首先对正常图像和其经一层小波分解后的低频子图像优化得到混合自适应小波基,然后用该小波基将织物疵点图像进行二层小波分解,最后采用阈值法对径向子图像进行分割得到检测结果。实验结果证明,本文提出的算法能有效实现疵点检测,具有较好的疵点分割和定位结果。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法:通过分析被测电路的冲激响应来识别电路中的故障元件,利用小波理论中的多分辨率分析的方法提取出相应信号中的故障特征,组成特征向量后输入神经网络进行训练,实现故障诊断;该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间,文中分别用小波神经网络和传统的BP神经网络对实例电路进行故障诊断,仿真结果发现:小波神经网络相比BP网络方法收敛速度更快,诊断率更高。     

基于小波变换的汽车电子漏电信号检测系统设计

汽车电子漏电信号具有较强的微弱性和瞬时性。当前的漏电信号检测方法无法避免这种微弱性和瞬时性的特点,导致漏电信号检测准确性较低。设计并实现了一种新的汽车电子漏电信号检测系统。该检测系统由硬件部分和软件部分构成。在硬件设计方面重点介绍了基于PCI1712数据采集卡的漏电信号采集模块和滤波电路;软件部分由LADVIEM和MATLAB仿真软件共同编程完成,重点阐述了小波变换滤波器的设计方法,并给出部分漏电信号采集程序。实验结果表明,该系统能够有效提高汽车电子漏电信号检测的准确性和检测效率。     

基于复小波包分形理论的爬壁机器人故障检测

通过研究爬壁式机器人的控制和运动特征，提出一种基于复小波包分形理论的故障检测方法．利用复小波包的平移不变性，将爬壁式机器人传感器输出信号分解成独立的频谱，并进行阀值处理和重构，从而有效去除高频噪音并提取故障的特征频率；依据信号分形维数的多尺度不变性，在嵌入维数空间，采用维数最大距离法，确定复小波包域故障信号的关联雏数．仿真实验表明，爬壁式机器人在各种异常工作模式下的故障信号关联维数能比较真实地反映其故障状态空间，同时也验证了故障信号的关联维数低于正常信号的关联维数作为故障发生与否的定量判据的正确性．     

基于小波变换的岩石超声波检测信号的研究

介绍了小波变换的基本概念和特性.通过对岩石超声波检测信号的小波分析和处理,表明该方法在奇异信号检测和局部化分析方面具有优异特性.     

一种硬件开销低的电路延时故障检测方法

文章提出一种统一延时测试架构,通过重用在线延时故障检测设计资源实现离线延时检测;首先,提出了一种硬件开销较小的稳定性检测器,对每个关键组合输出的稳定性扰乱因子进行检测;然后通过在稳定性检测器中共享全局误差生成器,可生成各个稳定性检测器的全局误差信号,以表示是否存在延时故障;最后,在扫描链中集成了基于本地扫描的生成器,以支持基于扫描的离线延时检测;仿真实验结果表明,与以前技术相比,文章方法的硬件开销和设计复杂度更低。     

一种多方向的合成孔径雷达图像边缘检测方法

经典的边缘检测方法(Canny, Roberts, Prewitt等)受合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声的影响致使其检测效果不佳;基于SAR图像的假设检验方法(Ratio算法等)其检测性能不随图像强度的变化而变化,边缘检测错误率低,但检测到的边缘片段较粗;针对上述问题,结合小波的多分辨分析特性以及Contourlet变换的充分捕获高维奇异信号的能力,提出一种改进的Contourlet变换与改进小波变换的模极大值方法对SAR图像进行边缘检测,在16个方向上对SAR图像进行边缘提取,进而保证了边缘信息的丰富性;试验结果表明,该方法提取的SAR图像边缘位置精确,运算速度较快,利于后续的图像匹配。     

基于粗糙集与小波变换的图像融合算法

粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。     

基于小波分解和Duffing振子的变尺度微弱信号检测

传统的时频分析方法在对周期性微弱信号进行检测时,提取的信息具有信噪比不高的缺点,从而影响了检测效果,为此,利用Duffing振子混沌系统对噪声的强免疫力的特征,提出了一种基于小波分解和混沌阵子的混合微弱信号检测方法;首先,采用小波变换对信号进行分解,通过小波变换的平滑作用实现对含噪微弱信号的离散处理,并设计了一种根据阈值来确定分解层数的方法,然后将降噪后的重构信号作为Duffing阵子的周期驱动力并入混沌系统,采用混沌Duffing阵子阵列实现在强噪声背景下的微弱信号检测,并提出了一种临界状态策动力幅值和初始相位的自适应确定方法;在Matlab7仿真环境下进行实验,结果表明:文中方法能有效地对湮没在强噪声下的微弱信息进行检测,具有信号检测信噪比高,重构信号频率较其它方法更接近于真实频率,具有较强的可行性。     

基于分块图像小波相对能量和熵的视频镜头边界检测算法

提出了对检测窗内图像帧进行分块并进行小波变换,计算尺度j上分块图像的低频、水平、垂直和对角信号的小波相对能量和小波熵的方法,给出了分块图像小波熵的计算公式.采用尺度j上分块图像低频信号小波熵作为特征向量检测视频镜头是否发生转换,即在检测窗内,帧间低频信号小波熵值只发生一次大突变（与设定的阈值相比）就是剪切转换,若发生多次比较大的变化就是渐变转换.采用检测窗内分块图像在尺度j上的垂直、水平和对角高频信号的小波熵作为另一特征量可以区分渐变镜头的类型：淡进/出(fade in/out)或扫换(wipe).采用大量的高清和标清码流进行实验并与基于概率的方法进行比较.结果证明：本文的视频镜头检测方法具有强的鲁棒性、能检测出镜头转换的类型：剪切、淡进/出和扫换,同时有较高的查准率和查全率.     

基于小波变换的深度预测复原算法研究

提出了一种基于小波变换的深度预测算法,并将此算法应用于计算光学切片的图像复原.对序列图进行一层小波分解,然后确定阈值和预测规则,对序列图进行预测.根据预测结果进行小波反变换,将图像复原.实验表明:小波系数应取三个高频分量的绝对值及部分低频信息之和;阈值Г随添加低频分量值的比例的增大而增大;采用微分算子规则具有较好的预测和复原效果.该方法计算量小、不需要迭代、不需要点扩展函数,针对没有交叠的序列图有较好的复原效果.     

一种新的自定标算法--图像变换法

提出了一种新的基于图像变换的自定标算法,由于绝对二次曲线的像的各个元素不在一个数量级上,导致自定标过程中对噪音极其敏感.该方法针对于这一缺点,首先估计一个内参矩阵,然后通过图像变换,使绝对二次曲线的像的各个元素在一个数量级上.理论分析及模拟图像序列和真实图像序列的实验结果表明,该自定标算法能够提高定标准确度及鲁棒性.     

基于差分曲率的各项异性扩散小波图像降噪算法研究

在 γ 放射性内污染修正均匀冗余阵列编码成像中,为了进一步减少使用最大似然估计(MaximumLikelihood Expectation Maximisation,MLEM)算法进行编码图像重建的伪影,并且提高重建的效率,本文提出了基于差分曲率的各项异性扩散小波图像降噪(Anisotropic Diffusion W...     

离散小波变换耦合静电场理论的图像快速伪造检测算法

为了解决当前图像伪造检测算法主要是在图像空域中定位伪造区域,难以降低图像维数,使其复杂度大;且不能有效检测几何变换篡改形式的伪造区域,导致其鲁棒性不佳的不足,本文提出了离散小波变换耦合静电场理论的图像伪造检测算法。首先,引入离散小波变换,提取伪造图像的低频子带,降低图像空间;再基于静电场理论,将提取子带映射到虚拟电场中,提取鲁棒性较强的特征,利用Radix排序算法对特征完成重组,形成特征矩阵;最后,定义相同仿射变换,并用其处理排序矩阵,完成伪造区域检测。实验测试结果显示：与当前的移动复制伪造检测技术相比,本文算法具有更高的定位效率与检测精度;同时拥有较强的鲁棒性,有效抗击几何变换篡改。     

基于深度图像的非接触式呼吸检测算法研究

呼吸是人的基本生命活动,监测呼吸可以得知呼吸道和胸廓运动的生理、病理学状态,对某些呼吸系统疾病的诊断有重要的参考价值;提出了一种非接触式呼吸监测方法：对红外视频流中的每帧胸腹部区域数据进行降维,计算所有胸腹部区域数据的方差,将一定时间段内的方差序列进行低通滤波。最后根据方差序列可以获得该段时间内的呼吸频率和呼吸暂停时间;提出的非接触式呼吸检测算法在不影响被监测者正常睡眠活动的情况下,可以准确获取呼吸频率与其他相关参数,为健康监测和相关疾病的诊断提供了数据支持;日常家居场景的实验中,检测到的呼吸次数与实际完全一致,并且与实际胸腹部起伏变化基本同步,较好的保证了结果的准确性。     

一种基于梯度的直线段检测算法

针对传统直线段检测算法计算量大、鲁棒性差的不足,本文提出了一种在数字图像中检测直线段的算法.图像梯度对于检测图像中的边缘结构具有重要意义,算法首先求取图像梯度的模值和方向;然后根据梯度模值伪排序结果采用梯度区域增长方法扩张方向一致的邻域像素,得到的连通像素区域作为直线段候选区域;最后用外接矩形描述候选区域,其长轴和短轴可作为直线段判定标准,满足判定标准的长轴就是所求的直线段,并用MATLAB对图像进行仿真实验.结果表明:本文算法耗时8.87 s检测出了108条直线段,与传统算法相比,不但耗时降低了17%,而且检测出的直线段增加了16%.     

A Remot Sensing Image Compression Method Based on Wavelet Transformation/Vector Quantization

1.IntroductionVectorquantizationprovidesameansofconvertingthedecomposedsignalintobitsinamannerthattakesadvantageofremaininginter--andinter--bandcorrelationaswellasofthemoreflexiblepartitionsofhigherdimensionalvectorspaces.TheimagecompressionmethodofWT VQhasbeenappliedinmanydigitalimageprocessingfields.SubbandcodingwasintroducedbyCroisieretal.inspeechcodingin197611].Croisieretal.firstsolvedthecriticalproblemofaliasingcancellationaf:erdecimationandreconstructioninsubbands,using"Quadraturemirr…